Cost-benefit analysis of haemodialysis in patients with end-stage kidney disease in Abuja, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Significant gaps in scholarship on the cost-benefit analysis of haemodialysis exist in low-middle-income countries, including Nigeria. The study, therefore, assessed the cost-benefit of haemodialysis compared with comprehensive conservative care (CCC) to determine if haemodialysis is socially worthwhile and justifies public funding in Nigeria. Methods The study setting is Abuja, Nigeria. The study used a mixed-method design involving primary data collection and analysis of secondary data from previous studies. We adopted an ingredient-based costing approach. The mean costs and benefits of haemodialysis were derived from previous studies. The mean costs and benefits of CCC were obtained from a primary cross-sectional survey. We estimated the benefit-cost ratios (BCR) and net benefits to determine the social value of the two interventions. Results The net benefit of haemodialysis (2,251.30) was positive, while that of CCC was negative (-1,197.19). The benefit-cost ratio of haemodialysis was 1.09, while that of CCC was 0.66. The probabilistic and one-way sensitivity analyses results demonstrate that haemodialysis was more cost-beneficial than CCC, and the BCRs of haemodialysis remained above one in most scenarios, unlike CCC’s BCR. Conclusion The benefit of haemodialysis outweighs its cost, making it cost-beneficial to society and justifying public funding. However, the National Health Insurance Authority requires additional studies, such as budget impact analysis, to establish the affordability of full coverage of haemodialysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,198 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».